代码大模型 / AI 编程

AgentOpt v0.1 Technical Report: Client-Side Optimization for LLM-Based Agent

AgentOpt v0.1 技术报告：基于LLM的代理的客户端优化

Wenyue Hua, Sripad Karne, Qian Xie, Armaan Agrawal, Nikos Pagonas, Kostis Kaffes, Tianyi Peng

机构 * Microsoft Research, AI Frontiers（微软研究院，人工智能前沿） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出AgentOpt框架，用于解决LLM代理客户端资源分配问题，通过多种搜索算法优化模型选择和资源分配，提升效率与效果。

Comments 24 pages, 1 figure

Uncovering the Fragility of Trustworthy LLMs through Chinese Textual Ambiguity

通过中文文本歧义揭示可信大语言模型的脆弱性

Xinwei Wu, Haojie Li, Hongyu Liu, Xinyu Ji, Ruohan Li, Yule Chen, Yigeng Zhang

机构 * Chalmers University of Technology（楚德斯技术大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型在处理中文歧义文本时的脆弱性，通过创建基准数据集发现模型在歧义处理上存在显著缺陷，影响实际应用。

Comments Accepted at KDD workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic and Generative AI Models (Agentic & GenAI Evaluation Workshop KDD '25)

QuantCode-Bench: A Benchmark for Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Executable Algorithmic Trading Strategies

QuantCode-Bench: 一个用于评估大型语言模型生成可执行算法交易策略能力的基准

Alexey Khoroshilov, Alexey Chernysh, Orkhan Ekhtibarov, Nini Kamkia, Dmitry Zmitrovich

机构 * Lime 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出QuantCode-Bench，通过多阶段流程评估现代LLM生成Backtrader框架策略的能力，包含400个不同难度任务，分析模型在交易逻辑、API使用和任务语义方面的局限性。

Comments 12 pages, 8 tables

Pangu-ACE: Adaptive Cascaded Experts for Educational Response Generation on EduBench

Pangu-ACE：适应性级联专家用于EduBench教育响应生成

Dinghao Li, Wenlong Zhou, Zhimin Chen, Yuehan Peng, Hong Ni, Chengfu Zou, Guoyu Shi, Yaochen Li

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Pangu-ACE通过级联专家系统提升教育响应质量，在EduBench基准上实现更高效的计算分配，改进确定性和格式有效性，同时保持较低的直接请求比例。